Bibliographic Details
| Title: |
Сравнительный криптоанализ шифра AES с помощью некоторых эвристических алгоритмов и методов машинного обучения: выпускная квалификационная работа магистра |
| Publisher Information: |
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2025. |
| Publication Year: |
2025 |
| Subject Terms: |
эвристические алгоритмы, machine learning, шифрование, aes, heuristic algorithms, трансформеры, transformers, neural networks, машинное обучение, криптоанализ, cryptoanalysis, нейросети |
| Description: |
This paper investigates the application of machine learning methods and heuristic algorithms for cryptanalysis of the AES cipher. The approaches considered include stochastic diffusion search, annealing method, and artificial neural networks of the transformer type. Generated text data were used as training samples, and histograms, n-grams, and other statistical quantities were also used. Based on these methods, cryptanalysis of the AES cipher was carried out and metrics for each of the studied methods were calculated. Theoretical and practical results were obtained, an analysis was carried out, and conclusions were made on the effectiveness of the algorithms used.
В настоящей работе исследуется применение методов машинного обучения и эвристических алгоритмов для криптоанализа шифра AES. Рассмотрены подходы, включающие стохастический диффузионный поиск, метод отжига и искусственные нейронные сети типа трансформера. В качестве обучающих выборок использовались сгенерированные текстовые данные, а также применялись гистограммы, N-граммы и другие статистические величины. На основе этих методов был проведён криптоанализ шифра AES и посчитаны метрики для каждого из исследуемых методов. Были получены теоретические и практические результаты, проведён анализ и сделаны выводы об эффективности использованных алгоритмов. |
| Document Type: |
Other literature type |
| Language: |
Russian |
| DOI: |
10.18720/spbpu/3/2025/vr/vr25-4159 |
| Accession Number: |
edsair.doi...........1c6bb06f5864556cbfdfcfd94c625c1f |
| Database: |
OpenAIRE |